Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Accelerate Dense Matrix Multiplication on Heterogeneous-GPUs | |
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2023-12 | |
会议名称 | 2023 IEEE 29th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) |
会议日期 | 2023-12 |
会议地点 | Ocean Flower Island, Hainan, China |
摘要 | Matrix multiplication is crucial in scientific computing, but it demands substantial resources. We propose a framework for effectively utilizing heterogeneous GPUs to large matrix multiplication. By splitting matrices into small blocks and using Douglas’s variant of Strassen’s algorithm, we enable concurrent tasks on heterogeneous systems. Our framework improves speed by 89.5% on homogeneous GPU servers and by 108% in multi-server heterogeneous GPU setups. |
七大方向——子方向分类 | 其他 |
国重实验室规划方向分类 | 其他 |
是否有论文关联数据集需要存交 | 否 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56571 |
专题 | 复杂系统认知与决策实验室 |
通讯作者 | Liao, Mingxue |
作者单位 | 1.Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. 2.School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Sun, Jianan,Liao, Mingxue,Chao, Yongyue,et al. Accelerate Dense Matrix Multiplication on Heterogeneous-GPUs[C],2023. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
2023304921.pdf(261KB) | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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